“설비보다 먼저 데이터 언어 통일해야”… 소프트웨어 중심 공장의 구현 조건

제조업계가 자율 제조를 향해 속도를 내고 있지만, 실제 현장에서는 인공지능(AI)보다 먼저 해결해야 할 과제가 남아 있다는 목소리가 나온다. 설비와 시스템이 제각기 다른 방식으로 데이터를 주고받는 환경에서는 AI가 공장을 통합적으로 제어하기 어렵기 때문이다.

LS일렉트릭은 16일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 ‘산업AX 코리아 2026’에서 소프트웨어 중심 공장(SDF) 구축 전략과 제조 AI 적용 경험을 공유했다.

발표에 나선 김용민 LS일렉트릭 매니저는 자율 제조를 단순히 AI 모델을 추가하는 문제가 아니라, 공장 전체의 데이터 흐름을 재설계하는 과정으로 규정했다. AI가 현장 기계들에 직접 명령을 내리려면 개별 설비와 제조실행시스템(MES), 품질 및 물류 시스템이 모두 동일한 기준으로 정보를 해석하는 언어 통일이 선행돼야 한다.

사물인터넷(IoT)의 역할 변화도 핵심 화두로 던졌다. 과거의 IoT가 사람의 모니터링을 위한 단순 센서 수집망에 그쳤다면, 자율 공장에서는 기계와 기계, AI와 설비를 연결하는 쌍방향 제어 통신망으로 진화해야 한다. 일방적인 정보 취합만으로는 기계 스스로 판단하고 움직이는 환경을 만들 수 없다.

이를 뒷받침할 인프라로 에지 컴퓨팅과 빅데이터 플랫폼의 가치가 부각됐다. 초 단위로 쏟아지는 방대한 센서값을 실시간으로 전처리하고, 이를 전사적자원관리(ERP) 등 여러 운영 지표와 결합해야만 AI가 기계의 온전한 제조 맥락을 학습할 기반이 마련된다.

새로운 장비를 들여올 때의 명확한 가이드라인도 제시했다. 신규 설비 도입 시방서 단계부터 국제 표준 프로토콜인 ‘OPC UA’ 규격을 강제해, 제조사가 달라도 통일된 데이터 체계를 유지하도록 만들어야 한다. 초기 단계부터 데이터 호환성을 챙기지 않으면 향후 시스템 연동에 막대한 비용이 낭비된다.

시행착오를 줄이기 위한 ‘가상 시운전(Virtual Commissioning)’ 기법 역시 주요 전략으로 다뤄졌다. 실제 공장 라인에 장비를 설치하기 전, 디지털 에뮬레이터 공간에서 제어 로직을 미리 검증하는 방식이다. 물리적 충돌이나 공정 간 간섭을 사전에 차단해 구축 과정의 불확실성을 대폭 낮춰준다.

김 매니저는 “자율 제조는 특정 알고리즘 하나로 완성되는 것이 아니라 데이터 수집, 통합, 표준화, 시뮬레이션을 거치는 긴 여정”이라며 “결국 공장이라는 하드웨어가 AI 소프트웨어를 온전히 수용할 수 있는 뼈대를 갖추는 것이 먼저”라고 말했다.